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随机固定分组合作协同进化NSGA2算法

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发表于 2020-10-16 14:43 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

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x
/ d8 c/ f2 S$ S$ {. r0 o& S
合作协同进化(Cooperative Coevolution)是求解大规模优化算法一个有效的方法。将大规模问题分解为一组组较小的子问题。而合作协同进化的关键是分解策略。% K( q# \) v2 s+ k/ E
% t7 U9 T2 Y7 [$ f4 `7 v2 y2 X. h
NSGA2算法是一种多目标遗传算法。此文章是随机固定分组的合作协同进化利用NSGA2来优化。
% Y% q8 F% |& G+ p+ Y$ G5 @$ ]: u
& L/ I$ P  t- _6 E9 ]比如有12个决策变量,我们固定随机优化3个决策变量,那么就将决策变量分成了4组。3 Q5 g1 b$ J2 K' I

2 J; Q- b6 f- H4 i: n5 bMATLAB主函数代码:
. e( t3 f5 T8 U) S0 N% n! P1 `9 m* J3 B& s9 D9 F# ^
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  • clc;
  • clear;
  • global pop
  • pop = 500; %种群数量
  • gen = 2; %迭代次数
  • global M
  • M = 2; %目标数量
  • Dim=22;             %搜索空间维数(未知数个数)
  • sub_dim= 2 ;
  • global min_range
  • global max_range
  • min_range = zeros(1, Dim); %下界
  • max_range = ones(1,Dim); %上界
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  • divide_datasets();
  • global answer
  • answer=cell(M,3);
  • Dim_index = ones(1,1)*(1:Dim+4);
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  • chromosome = initialize_variables(pop, M, Dim, min_range, max_range, Dim_index);
  • chromosome = non_domination_sort_mod(chromosome, M, Dim);
  • result = 1;
  • while gen ~= 0
  •     subgroup = rnd_divide(Dim, sub_dim);
  •     for i=1:length(subgroup)
  •         subgroup{i}(sub_dim+1)=Dim+1;
  •         subgroup{i}(sub_dim+2)=Dim+2;
  •         subgroup{i}(sub_dim+3)=Dim+3;
  •         subgroup{i}(sub_dim+4)=Dim+4;
  •         [temp_chromosome] = nsga2(chromosome(:,subgroup{i}), sub_dim, subgroup{i});
  •         chromosome(:,subgroup{i}(1:sub_dim)) = temp_chromosome(:,1:sub_dim);
  •     end
  •     chromosome = nsga2(chromosome, Dim, Dim_index);
  •     chromosome = non_domination_sort_mod(chromosome, M, Dim);
  •     gen =gen - 1;
  •     progress = 1-gen/10
  • end
  • plot(chromosome(:,Dim + 1),chromosome(:,Dim + 2),'*');
  • xlabel('f_1'); ylabel('f_2');
  • title('Pareto Optimal Front');
    / c& T8 }$ [- f: f
    5 T  N$ j. E0 N( [2 l6 k- Q& }$ R4 E

$ T4 y4 ?- M% w. I: {随机分组代码:
2 r7 X; G6 u7 \2 ]0 M) S! T9 S  [5 H. G+ `0 f
  • % random grouping
  • function group = rnd_divide(dim, subdim)
  •    dim_rand = randperm(dim);
  •    group = {};
  •    for i = 1:subdim:dim
  •       index = dim_rand(i:i+subdim-1);
  •       group = {group{1:end} index};
  •    end
  • end! @8 f2 M/ `" O

4 M3 G* h! k7 L: i$ }* ?' V/ F1 y/ L6 Z& o
6 o( @( _( n# m, h" w$ @

! v( h9 `& g( M5 C7 E' ~, W0 i. i
8 @; G+ i$ {# l" Q0 b
  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-6-13 15:46
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    2#
    发表于 2020-10-16 15:21 | 只看该作者
    随机固定分组合作协同进化NSGA2算法
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